敏感词过滤与DFA算法Trie树

一：Trie概念

下面我们有and,as,at,cn,com这些关键词，那么如何构建trie树呢？

从上面的图中，我们或多或少的可以发现一些好玩的特性。

  第一：根节点不包含字符，除根节点外的每一个子节点都包含一个字符。  第二：从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，就是该节点对应的字符串。  第三：每个单词的公共前缀作为一个字符节点保存。

二：使用范围

 既然学Trie树，我们肯定要知道这玩意是用来干嘛的。 第一：词频统计。        可能有人要说了，词频统计简单啊，一个hash或者一个堆就可以打完收工，但问题来了，*如果内存有限呢？*还能这么         玩吗？所以这里我们就可以用trie树来压缩下空间，因为公共前缀都是用一个节点保存的。 第二: 前缀匹配        就拿上面的图来说吧，如果我想获取所有以"a"开头的字符串，从图中可以很明显的看到是：and,as,at，如果不用trie树，        你该怎么做呢？很显然朴素的做法时间复杂度为O(N2) ，那么用Trie树就不一样了，它可以做到h，h为你检索单词的长度，        可以说这是秒杀的效果。

举个例子：现有一个编号为1的字符串”and“，我们要插入到trie树中，采用动态规划的思想，将编号”1“计入到每个途径的节点中，

          那么以后我们要找”a“，”an“，”and"为前缀的字符串的编号将会轻而易举。

事例

百度云上有保存源码

引用原文链接

这里写链接内容
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/11/25/2788268.html

好处

• trie树最大程度的压缩了内存
• 使用简单,轻量级, 满足应用前期需求